People Analytics: Bagaimana Data Membantu Perusahaan Mengambil Keputusan tentang Talenta?

Perusahaan memiliki banyak data tentang karyawan.

Mulai dari jumlah tenaga kerja, tingkat turnover, hasil penilaian kinerja, proses recruitment, hingga data training dan pengembangan kompetensi.

Namun, memiliki data belum tentu berarti perusahaan sudah dapat menggunakannya untuk mengambil keputusan.

Pertanyaan yang lebih penting adalah:

Apa yang dapat perusahaan pahami dari data tersebut?

Misalnya, perusahaan mengetahui bahwa turnover karyawan meningkat.

Angka tersebut memang penting, tetapi belum menjawab pertanyaan:

• Di posisi mana turnover paling tinggi?
• Apakah terjadi pada karyawan baru atau karyawan lama?
• Apakah terdapat pola berdasarkan lokasi?
• Apakah terdapat kompetensi tertentu yang sulit dipertahankan?
• Apa yang perlu dilakukan perusahaan setelah mengetahui pola tersebut?

Di sinilah People Analytics dapat berperan.

People Analytics membantu perusahaan menganalisis data workforce untuk memperoleh insight yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan terkait talent, workforce, dan organisasi.

Apa Itu People Analytics?

People Analytics adalah pendekatan untuk mengumpulkan dan menganalisis data terkait workforce guna membantu perusahaan memahami kondisi tenaga kerja dan mendukung pengambilan keputusan.

Data yang digunakan dapat berasal dari berbagai aktivitas HR, seperti:

• Recruitment
• Headcount
• Employee movement
• Performance
• Turnover
• Training
• Kompetensi
• Dan workforce planning

Namun, People Analytics bukan sekadar aktivitas mengumpulkan data atau membuat dashboard.

Tujuan utamanya adalah menghubungkan:

Data → Analysis → Insight → Decision

Dengan pendekatan tersebut, data workforce dapat digunakan untuk menjawab pertanyaan bisnis yang lebih spesifik.

Mengapa People Analytics Penting bagi Perusahaan?

Keputusan mengenai tenaga kerja memiliki dampak langsung terhadap operasional perusahaan.

Misalnya, perusahaan ingin melakukan ekspansi.

Manajemen perlu mengetahui:

Apakah workforce saat ini cukup untuk mendukung ekspansi tersebut?

Atau perusahaan mengalami peningkatan turnover:

Apa yang menyebabkan turnover terjadi pada fungsi tertentu?

Tanpa analisis data, keputusan dapat terlalu bergantung pada asumsi.

People Analytics dapat membantu perusahaan melihat kondisi workforce berdasarkan data yang tersedia.

1. Memahami kondisi workforce

Perusahaan dapat melihat bagaimana tenaga kerja tersebar berdasarkan:

• Fungsi
• Posisi
• Lokasi
• Level
• Masa kerja
• Atau karakteristik workforce lain yang relevan

2. Mengidentifikasi pola

Data dapat membantu menemukan pola yang tidak selalu terlihat dari satu kasus individual.

3. Mendukung keputusan HR

Insight dari data dapat menjadi salah satu dasar dalam menentukan strategi recruitment, development, retention, workforce planning, maupun talent management.

4. Menghubungkan HR dengan kebutuhan bisnis

People Analytics dapat membantu HR bergerak dari sekadar melaporkan angka menuju analisis yang lebih relevan dengan kebutuhan organisasi.

Data Apa Saja yang Digunakan dalam People Analytics?

Tidak semua data karyawan harus dianalisis sekaligus.

Jenis data yang digunakan sebaiknya disesuaikan dengan pertanyaan yang ingin dijawab.

1. Workforce Data

Data dasar mengenai workforce dapat mencakup:

• Jumlah karyawan
• Posisi
• Fungsi
• Lokasi
• Level
• Masa kerja
• Dan struktur organisasi

Data ini membantu perusahaan memahami kondisi workforce saat ini.

2. Recruitment Data

Data recruitment dapat mencakup:

• Jumlah kandidat
• Jumlah posisi yang dibuka
• Time to fill
• Sumber kandidat
• Hiring rate
• Serta posisi yang sulit dipenuhi

Data tersebut dapat membantu perusahaan mengevaluasi kebutuhan dan proses recruitment.

3. Performance Data

Performance data dapat mencakup:

• KPI
• OKR
• Performance rating
• Pencapaian target
• Atau hasil assessment yang relevan

Data ini dapat digunakan untuk melihat pola performa berdasarkan fungsi, posisi, atau kelompok tertentu.

4. Employee Movement Data

Perusahaan juga dapat menganalisis perpindahan karyawan, seperti:

• Promotion
• Transfer
• Internal mobility
• Perubahan posisi
• Maupun perubahan fungsi

Data tersebut dapat memberikan gambaran mengenai bagaimana talent bergerak di dalam organisasi.

5. Turnover Data

Turnover merupakan salah satu area yang sering dianalisis dalam People Analytics.

Namun, perusahaan sebaiknya tidak hanya melihat:

“Berapa persen turnover?”

Analisis dapat dilanjutkan dengan melihat:

• Posisi
• Fungsi
• Lokasi
• Masa kerja
• Level
• Dan periode terjadinya turnover

Dengan demikian, perusahaan dapat menemukan pola yang lebih spesifik.

6. Learning & Development Data

Data training dan development juga dapat menjadi bagian dari analisis.

Misalnya:

• Jenis training
• Jumlah peserta
• Completion rate
• Kompetensi yang dikembangkan
• Dan hasil evaluasi

Data tersebut dapat dibandingkan dengan kebutuhan kompetensi perusahaan untuk melihat apakah program development sudah relevan.

People Analytics Dimulai dari Pertanyaan, Bukan dari Data

Salah satu prinsip penting dalam People Analytics adalah memulai dari business question.

Bukan:

“Data apa yang kita punya?”

Tetapi:

“Pertanyaan apa yang ingin kita jawab?”

Misalnya perusahaan mengalami peningkatan turnover.

Pertanyaannya bukan hanya:

“Berapa turnover kita?”

Tetapi dapat dikembangkan menjadi:

“Pada fungsi mana turnover paling tinggi?”

Kemudian:

“Apakah turnover lebih tinggi pada karyawan dengan masa kerja tertentu?”

Kemudian:

“Apakah terdapat pola berdasarkan lokasi atau posisi?”

Dengan cara tersebut, analisis menjadi lebih terarah.

Bagaimana People Analytics Bekerja?

Secara sederhana, prosesnya dapat digambarkan sebagai:

Business Question

↓

Data Collection

↓

Data Preparation

↓

Analysis

↓

Insight

↓

Decision

↓

Action

Mari kita lihat setiap tahapnya.

1. Business Question

Tentukan masalah atau pertanyaan bisnis yang ingin dijawab.

Contoh:

Mengapa turnover meningkat pada posisi tertentu?

2. Data Collection

Tentukan data yang diperlukan untuk menjawab pertanyaan tersebut.

3. Data Preparation

Pastikan data cukup lengkap, konsisten, dan memiliki definisi yang jelas.

4. Analysis

Analisis data untuk melihat pola, tren, perbandingan, atau segmentasi.

5. Insight

Terjemahkan hasil analisis menjadi informasi yang relevan.

6. Decision

Gunakan insight sebagai salah satu dasar untuk menentukan keputusan.

7. Action

Terapkan tindakan yang sesuai dan evaluasi kembali hasilnya.

Dengan demikian, People Analytics tidak berhenti pada tahap “membuat laporan”.

Contoh People Analytics untuk Menganalisis Turnover

Misalnya perusahaan mengetahui:

Turnover keseluruhan = 10%

Angka tersebut belum memberikan banyak informasi mengenai penyebab atau lokasi masalah.

Kemudian data dianalisis berdasarkan masa kerja:

Perusahaan kemudian mengetahui bahwa turnover lebih tinggi pada karyawan dengan masa kerja kurang dari satu tahun.

Tetapi ini belum berarti penyebabnya sudah diketahui.

Perusahaan masih perlu melakukan analisis lanjutan.

Misalnya:

• Bagaimana proses onboarding
• Apakah job expectation sudah sesuai
• Bagaimana workload
• Bagaimana pengalaman recruitment
• Apakah terdapat masalah pada proses kerja
• Atau faktor lain yang relevan

Jadi, data membantu menemukan pola dan menentukan area yang perlu diinvestigasi lebih lanjut, bukan otomatis memberikan jawaban atas penyebab suatu masalah.

Bagaimana People Analytics Membantu Workforce Planning?

People Analytics memiliki hubungan yang erat dengan Strategic Workforce Planning.

Workforce planning membutuhkan informasi mengenai kondisi workforce saat ini sebelum perusahaan memproyeksikan kebutuhan di masa depan.

Misalnya perusahaan ingin melakukan ekspansi.

People Analytics dapat membantu memberikan informasi mengenai:

Current Workforce

→ Jumlah tenaga kerja

→ Kompetensi

→ Posisi

→ Lokasi

→ Workload

Kemudian informasi tersebut dapat dibandingkan dengan:

Future Workforce Demand

→ Kebutuhan jumlah tenaga kerja

→ Kebutuhan skill

→ Kebutuhan posisi

Dari sini perusahaan dapat mengidentifikasi workforce gap.

People Analytics dan Talent Mapping

People Analytics juga dapat mendukung proses Talent Mapping.

Talent mapping membutuhkan informasi mengenai kondisi talent, misalnya:

• Performance
• Potential
• Competency
• Readiness
• Dan development needs

Data tersebut dapat membantu perusahaan memahami posisi talent dalam organisasi.

Misalnya perusahaan ingin mengetahui:

“Siapa saja karyawan yang memiliki potensi untuk dikembangkan ke posisi tertentu?”

Data performance dan assessment dapat menjadi salah satu input dalam proses tersebut.

Namun, People Analytics bukan pengganti talent assessment atau talent mapping.

People Analytics menyediakan pendekatan berbasis data, sedangkan talent mapping merupakan proses untuk memetakan talent berdasarkan kriteria yang digunakan perusahaan.

People Analytics dan Skill Gap

Perusahaan juga dapat menggunakan data workforce untuk memahami skill gap.

Misalnya:

Perusahaan membutuhkan kompetensi Cloud Engineering untuk mendukung transformasi teknologi.

Perusahaan kemudian membandingkan:

Required Skills

dengan

Existing Skills

Hasilnya dapat menunjukkan bahwa:

• Kompetensi sudah tersedia
• Kompetensi tersedia tetapi jumlahnya kurang
• Atau kompetensi belum tersedia

Dari informasi tersebut, perusahaan dapat menentukan pendekatan yang sesuai, seperti:

• Upskilling
• Reskilling
• Recruitment
• Internal mobility
• Outsourcing
• Atau staff augmentation

People Analytics dan Performance Management

Data performance juga dapat menjadi bagian dari People Analytics.

Misalnya perusahaan menggunakan KPI atau OKR.

Data tersebut dapat membantu perusahaan melihat:

• Pencapaian target
• Pola performa
• Distribusi performa
• Atau area yang membutuhkan perhatian

Namun, angka performance tidak sebaiknya digunakan secara terpisah dari konteks pekerjaan.

Target setiap fungsi dapat berbeda, sehingga interpretasi data perlu mempertimbangkan:

• Jenis pekerjaan
• Target
• Periode
• Kondisi bisnis
• Dan indikator yang digunakan

Apakah People Analytics Sama dengan HR Analytics?

Istilah People Analytics dan HR Analytics sering digunakan untuk menjelaskan penggunaan data dalam pengelolaan workforce.

Keduanya memiliki banyak kesamaan.

Perbedaannya lebih banyak berada pada penggunaan istilah dan cakupan yang dimaksud oleh organisasi.

Yang lebih penting adalah bagaimana data digunakan untuk:

memahami workforce → menghasilkan insight → mendukung keputusan.

Jadi, perusahaan tidak perlu terlalu berfokus pada istilah yang digunakan.

Yang lebih penting adalah memastikan analisis memiliki pertanyaan, data, dan tujuan yang jelas.

Apakah People Analytics Hanya untuk HR?

Tidak.

Walaupun HR merupakan salah satu pengguna utama, insight mengenai workforce dapat digunakan oleh berbagai pihak.

1. HR

Untuk:

• Recruitment
• Talent management
• Performance
• Development
• Workforce planning

2. Management

Untuk memahami kebutuhan workforce dalam kaitannya dengan strategi bisnis.

3. Business Unit

Untuk melihat kapasitas dan kebutuhan tenaga kerja pada fungsi masing-masing.

4. Finance

Untuk membantu memahami workforce cost dan perencanaan biaya tenaga kerja.

Karena itu, People Analytics dapat menjadi penghubung antara workforce data dan business decision.

Apa Tantangan dalam Menerapkan People Analytics?

People Analytics bukan hanya masalah memiliki software atau dashboard.

Ada beberapa tantangan yang perlu diperhatikan.

1. Data Tersebar

Data dapat berasal dari berbagai sistem, seperti HRIS, recruitment, payroll, performance management, dan training.

2. Data Tidak Konsisten

Format, definisi, atau periode data dapat berbeda sehingga menyulitkan analisis.

3. Business Question Tidak Jelas

Perusahaan dapat memiliki banyak data tetapi tidak mengetahui pertanyaan bisnis apa yang sebenarnya ingin dijawab.

4. Terlalu Fokus pada Dashboard

Dashboard dapat membantu visualisasi, tetapi dashboard saja belum menghasilkan insight.

5. Keterbatasan Analytical Capability

Analisis membutuhkan kemampuan untuk memahami data sekaligus konteks HR dan bisnis.

6. Data Privacy

Data karyawan perlu dikelola secara bertanggung jawab, termasuk terkait akses, penggunaan, penyimpanan, dan perlindungan data sesuai kebijakan perusahaan dan ketentuan yang berlaku.

Bagaimana Perusahaan Memulai People Analytics?

Perusahaan tidak harus langsung membangun sistem People Analytics yang kompleks.

Pendekatan bertahap dapat dimulai dari satu permasalahan bisnis.

Langkah 1: Tentukan masalah

Contohnya:

“Mengapa turnover pada posisi tertentu meningkat?”

Langkah 2: Tentukan data yang diperlukan

Identifikasi data yang benar-benar relevan dengan pertanyaan.

Langkah 3: Rapikan data

Pastikan definisi, format, dan periode data konsisten.

Langkah 4: Lakukan analisis

Mulai dari analisis sederhana seperti:

• Tren
• Perbandingan
• Segmentasi
• Distribusi
• Atau perubahan antarperiode

Langkah 5: Temukan insight

Cari pola yang relevan dengan pertanyaan awal.

Langkah 6: Tentukan tindakan

Gunakan insight sebagai salah satu dasar untuk menentukan tindakan.

Langkah 7: Evaluasi kembali

Setelah tindakan diterapkan, perusahaan dapat kembali melihat data untuk mengetahui perubahan yang terjadi.

People Analytics Bukan Sekadar Mengubah Data Menjadi Dashboard

Sebuah dashboard dapat menunjukkan bahwa:

Turnover = 10%

Tetapi People Analytics seharusnya mendorong pertanyaan lebih lanjut:

Di mana turnover terjadi?

Siapa yang paling terdampak?

Kapan pola tersebut muncul?

Apakah terdapat faktor tertentu yang perlu ditelusuri?

Apa tindakan yang dapat dilakukan?

Dengan demikian, nilai People Analytics bukan terletak pada berapa banyak data yang dimiliki perusahaan, tetapi pada seberapa baik data tersebut digunakan untuk memahami workforce dan mendukung keputusan.

Kesimpulan

People Analytics membantu perusahaan menggunakan data workforce untuk memperoleh insight yang dapat mendukung keputusan terkait talent, workforce, dan organisasi.

Data yang dapat digunakan mencakup workforce, recruitment, performance, employee movement, turnover, learning & development, hingga skills.

Namun, People Analytics tidak seharusnya dimulai dari keinginan untuk memiliki dashboard atau mengumpulkan sebanyak mungkin data.

Pendekatan yang lebih efektif adalah:

Business Question → Data → Analysis → Insight → Decision → Action

People Analytics juga dapat mendukung proses lain seperti Strategic Workforce Planning, Talent Mapping, Performance Management, dan identifikasi Skill Gap.

Dengan memulai dari pertanyaan bisnis yang jelas dan menggunakan data yang relevan, perusahaan dapat membangun People Analytics secara bertahap sesuai kebutuhan dan tingkat kesiapan organisasi.

Pada akhirnya, tujuan People Analytics bukan sekadar mengetahui apa yang terjadi pada workforce, tetapi membantu perusahaan memahami apa yang perlu diperhatikan dan bagaimana informasi tersebut dapat digunakan dalam pengambilan keputusan.

FAQ

Apa itu People Analytics?

People Analytics adalah pendekatan untuk mengumpulkan dan menganalisis data workforce guna membantu perusahaan memahami kondisi tenaga kerja dan mendukung pengambilan keputusan terkait people dan organisasi.

Apa saja contoh data yang digunakan dalam People Analytics?

Data dapat berasal dari workforce, recruitment, performance, employee movement, turnover, learning & development, serta kompetensi karyawan, tergantung pada pertanyaan bisnis yang ingin dianalisis.

Apa contoh penggunaan People Analytics?

People Analytics dapat digunakan untuk menganalisis turnover, recruitment, performance, skill gap, workforce planning, talent mapping, dan kebutuhan workforce lainnya.

Apa hubungan People Analytics dengan Workforce Planning?

People Analytics dapat menyediakan data mengenai kondisi workforce saat ini, seperti jumlah tenaga kerja, kompetensi, posisi, dan distribusi workforce. Data tersebut dapat menjadi salah satu input untuk memproyeksikan kebutuhan tenaga kerja di masa depan.

Apakah People Analytics hanya digunakan oleh HR?

Tidak. Insight workforce juga dapat digunakan oleh management, business unit, dan fungsi lain yang membutuhkan informasi mengenai tenaga kerja untuk mendukung pengambilan keputusan.

Bagaimana cara memulai People Analytics?

Perusahaan dapat memulainya dari satu business question yang jelas, kemudian menentukan data yang diperlukan, melakukan analisis, menemukan insight, dan menggunakan hasilnya sebagai dasar untuk menentukan tindakan.